基于蜻蜓算法和最小二乘支持向量机的矿井突水水源判别

摘要：

对矿井突水水源的准确判别对于矿井安全生产有着重要的意义.本文提出采用基于蜻蜓算法和最小二乘支持向量机相结合的矿井突水水源预测方法,以Na++K+、Ca2+、M g2+、Cl-、SO42-、HCO3-等6种水中离子作为矿井突水水源模型的识别因素,利用收集的水样数据对最小二乘支持向量机进行训练和测试,研究结果表明基于蜻蜓算法和最小二乘支持向量机判别模型的计算结果与实际结果一致,而且具有良好的判别能力,其对提高矿井突水水源判别的准确性有着一定的借鉴意义.

关键词：最小二乘支持向量机、蜻蜓算法、判别、矿井突水

所属期刊栏目：30

分类号：TD745(矿山安全与劳动保护)

资助基金：江苏建筑节能与建造技术协同创新中心基金项目"基于大数据的公共建筑能耗监测系统研究与应用"资助;江苏省现代教育技术研究2018年度智慧校园专项课题"高校智慧校园共享数据中心关键技术研究与应用"资助

在线出版日期：2021-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：91-94